15.2.3. Замечание относительно психологического подхода

Какие языки можно анализировать с помощью психологически ориентированного метода? Оказывается, на этот вопрос легко ответить, ибо любая программа здесь будет допустимой. Программу „психологического" анализа можно написать для любого языка, который можно анализировать на ЭВМ. Для специалиста по математической лингвистике это слишком общий ответ, потому что он лишает его возможности развивать классификацию языков. С другой стороны, тому, кого интересует просто создание для конкретной задачи программы, понимающей язык, это удобно. Он знает, что если это вообще можно сделать, то такой метод сделает это.

Но в чем состоит этот метод? Это как раз то, чего мы не знаем. Концептуальный анализ и системные грамматики не дают рецептов для написания программ в том же смысле, что и в случае структуры составляющих и контекстно-свободных грамматик. Они представляют лишь способы размышлять о формировании большого множества специальных правил, таких, как различные приемы, которые надо применить для анализа различных форм английского глагола to be. Достаточно взяться за написание программы, понимающей язык, чтобы стало ясно, что таких правил очень и очень много. Словарные единицы становятся удивительно сложными, так что требования к памяти выходят за пределы возможностей нашей техники. Куиллиан (1968) загрузил память машин в 32 000 слов программой, которая находила „в контексте" значения 60 слов. Программа Винограда на машине с 80 000 слов могла запомнить определения 200 слов и информацию, относящуюся к не слишком сложному размещению блоков в таблице. Кажется, нам еще далеко до возможностей ЭВМ, описанных в научной фантастике. Программы, вроде тех, что предложены Виноградом, Шенком и Куиллианом, демонстрируют, что для разрешения трудностей анализа естественного языка можно применить определенные принципы. Видимо, создание полезных программ для понимания языка требует количественного скачка в разработке памяти и систем адресации ЭВМ.

Если понимание языка машиной выходит за пределы физических возможностей наших ЭВМ, то как же тогда понимает человек? Разумеется, этого мы не знаем. Хотя одним соображением может быть, что человеческая память работает совсем на иных принципах, чем память ЭВМ. Возможно, мозг содержит записи, которые активизируют сами себя, когда сенсорное устройство посылает „относящееся к делу“ сообщение в сенсорные участки коры. Это устраняет необходимость в „центральном процессоре», который следил бы за пассивной памятью. Но это уже детали — доказательства в пользу такого соображения в лучшем случае поверхностны. Обсуждение функциональной модели приведено в статье Ханта (1973), а возможные физические механизмы — в работах Арбиба (1972) и Джона (1972).

Если проблему составляют размеры наших машин, то она будет решена. Как показывает история создания ЭВМ, машины скоро станут больше и дешевле, а работать будут быстрее. Допустим на минуту, что нам удалось построить ЭВМ, которая может хранить все словари и все базы данных, требуемые, например, для беседы об уголовном кодексе США. Сможем ли мы тогда создать автоматического окружного прокурора? По нашему мнению, нет. Кто-нибудь все же должен будет написать программу, содержащую процедуры для всех затруднительных частных случаев, а программирование в нашем мире ЭВМ, кажется, противится автоматизации. Как

велика была бы работа по созданию процедуры-грамматики типа грамматики Винограда, обладающей знаниями, профессионально используемыми заурядным провинциальным адвокатом? Имейте в виду, что человек, пишущий такую программу, должен быть более чем компетентным программистом и знатоком английского языка; он также должен быть весьма искушенным лингвистом, чтобы знать формальное определение различных вариаций неправильных английских глаголов. Сразу можно сказать, что реализация этого проекта потребовала бы, самое меньшее, работы на полной ставке 20 или более докторов наук в лингвистике и программировании в течение 20 или более лет. Не забывайте также, что программы, которые они, может быть, составили бы, надо было бы еще совместить. Управлять всем этим не так просто!

Такая попытка вряд ли осуществится в недалеком будущем. Вероятно, нужно другое — не большой, неуправляемый проект непосредственного создания грамматики английского языка, а скорее зародышевая программа понимания, которая содержит возможность добавлять новые правила в ее синтаксические и семантические подпрограммы по мере того, как возникает такая потребность. В конце концов не так ли учатся языку люди? Возможно, это более разумный путь. Он сводит задачу от интеллектуально беспорядочной — попытки решать одновременно множество мелких задач — к проблеме ответа на единственный очень трудный научный вопрос: „Как построить обучающееся устройство?". Все признают, что не знают, как это сделать сейчас. Кроме того, признают, что скорее оправдают попытку решения единственного сложного научного вопроса, чем обширный технологический проект, посвященный „состоянию дел". Другие люди, с другими предрассудками, могут с этим не согласиться.

В любом случае до программ, понимающих естественный язык в любом общем смысле этого слова, еще далеко. Мы ожидаем очень скоро увидеть иллюзию таких программ. Это будет обусловлено двумя достижениями. Во-первых, станет возможным вести разговор с ЭВМ по очень ограниченному набору тем, если можно будет увеличить число запоминаемых определений слов, например, до 500. Это достаточно разумная цель для ближайшего будущего. Во-вторых, по-видимому, вскоре появятся разумные (хотя и ограниченные) решения задач распознавания образов, в том числе распознавание речи на ЭВМ. К 1980 г. вы, вероятно, сможете побеседовать с одной программой о ценах на бирже и спросить другую о ценах на мясном рынке. Эти две программы не будут взаимозаменяемыми, и им часто придется просить вас заново сформулировать свой запрос. Пока пользователь просто хочет получать информацию, такие программы, вероятно, будут его устраивать. Если же он захочет произнести речь, слишком тонкую, чтобы его поняла вычислительная машина, он легко сможет это сделать.